經典word整理文檔，僅參考，雙擊此處可刪除頁眉頁腳。本資料屬于網絡整理，如有侵權，請聯系刪除，謝謝！大數據分析應用-初級大綱目錄113...................................4五、數據庫系統(SQL+5六、數據倉庫.....................................566九、數據科學.....................................6第一部分基礎知識模塊1（1）了解隱私權和個人信息保護有關內容。2（1）了解數據安全制度、數據安全保護義務、政務數據安全與開放等相關內容。3（1）了解數據分類、重要數據備份和加密等措施。42019九號（1）了解電子簽名、數據電文基本概念。5（1）了解核心密碼、普通密碼、商用密碼之間的區別。1、GB/T35295-2017信息技術大數據術語（1）了解本標準的范圍、術語和定義，以及密切相關的通用術語。2、GB/T35589-2017信息技術大數據技術參考模型（1了解大數據參考架構及其各組成部分。3、GB/T37973-2019信息安全技術大數據安全管理指南（1）了解本標準的范圍、術語和定義，了解大數據安全需求、大數據分類分級、大數據活動及安全要求、大數據安全風險評估等方面的內容。掌握專業技術人員職業道德的基本要求1、了解面向對象的發展歷史，為什么引入面向對象2、掌握面向對象編程與非面向對象編程的優缺點3、掌握抽象的5個層次，抽象形式4、了解類和方法5、了解消息、實例和初始化1、掌握程序性能分析的概念和方法，包括時間復雜性與空間復雜性分析。2、掌握線性表的概念，掌握堆棧、隊列、跳表和散列的描述方法與應用。3、了解樹的描述方法與應用。4、了解圖的描述方法與應用。1、掌握操作系統的概念和操作系統結構。23、了解內存管理，包括內存管理策略和虛擬內存管理。4I/O系統。5、了解系統保護與安全。1、了解計算機網絡在信息時代的核心作用以及計算機網絡的發展歷史；理解計算機網絡的分類，網絡標準化，網絡參考模型，網絡體系結構。2、掌握物理層的基本概念，理解信道極限容量的概念以及信道最大傳輸速率的公式，模擬傳輸和數字化傳輸的物理層標準。3、掌握數據鏈路層的基本概念，理解停等協議和連續ARQ協議，滑動窗口協議，檢錯和糾錯機制。4、掌握介質訪問控制子層的基本概念，理解動態多路訪問控制協議，以太網，無線局域網，數據鏈路層的交換技術。5、了解網絡層的基本概念，了解路由協議，擁塞控制算法，服務質量，網絡互連，IP協議，子網掩碼。6、了解傳輸層的基本概念，了解傳輸層路由協議，TCP，UDP，擁塞控制算法。7、了解應用層的基本概念，了解DNS，郵件系統，www，流音頻與視頻。1、電子政務的概念、內容和技術形式（1）了解電子政務的概念（2）了解電子政務的內容（3）了解電子政務的技術形式2、中國政府信息化的策略和歷程3、電子政務應用模式（1）了解政府對政府（G2G）模式（2）了解政府對企業（G2B）模式（3）了解政府對公眾（G2C）模式（4）了解政府對公務員（G2E）模式1、電子商務的概念及基本特征（1）了解電子商務的概念（2）了解電子商務的基本特征2、電子商務的類型（1）了解企業與企業之間的電子商務（B2B）模式。（2）了解商業企業與消費者之間的電子商務（B2C）模式。（3）了解消費者與消費者之間的電子商務（C2C）模式。（4）了解電子商務與線下實體店有機結合向消費者提供商品和服務（O2O）模式。1、物聯網（1）了解物聯網的概念（2）了解物聯網架構（3）了解物聯網技術的應用2、云計算（1）了解云計算的概念（2）了解云計算的架構及關鍵技術（3）了解云計算服務的類型（4）了解發展云計算的主要任務3、移動互聯網（1）了解移動互聯網的概念（2）了解移動互聯網的特點（3）了解移動互聯網技術的應用4、人工智能（1）了解人工智能的概念（2）了解人工智能研究范疇（3）了解人工智能實際應用5、區塊鏈（1）了解區塊鏈的概念（2）了解區塊鏈的系統架構（3）了解區塊鏈的分類（4）了解區塊鏈的應用6、量子技術（1）了解量子技術的概念（2）了解量子技術的特點（3）了解量子技術的應用1、熟悉網絡安全的一些基本概念、基本屬性及網絡安全模型等。23、熟悉各種網絡安全技術的概念，了解物理安全、網絡安全設備、系統安全、應用安全的基本知識。4、了解網絡安全運維與保障的框架、基本原理等知識。1、了解大數據安全管理及安全需求的原則，掌握數據安全分類、定級的原則。2、了解數據采集、存儲、處理、分發、刪除等活動的概念，了解相關安全技術與安全要求。3、熟悉云存儲安全體系、數據生命周期中的安全風險、保障云存儲安全的原則及云計算邊界安全相關的概念。4、了解大數據安全與防護保障機制。第二部分：專業知識五、數據庫系統(SQL+1、掌握關系模型概念和SQL語言。2、掌握關系數據庫設計方法。3、了解關系數據庫事務概念和事務調度方法。4、了解數據庫并發控制技術。5、了解非關系數據庫背景、特點和分類。1、了解數據挖掘的定義、功能、常用方法。2、了解數據倉庫的產生與發展，掌握數據倉庫的定義。3、了解數據倉庫與數據挖掘的聯系與區別。4、了解常用數據挖掘工具。5、了解聯機分析處理技術（OLAP）的概念、特征。6、了解OLAP中的多維分析操作，包括鉆取、切片和切塊、旋轉。7、了解數據預處理的原因、數據預處理的方法。8、了解數據清洗、數據集成和變換、數據歸約的概念與方法，具有應用上述方法進行數據清洗的能力。（一）數據可視化1具有初步的可視化圖形展示數據的能力。（二）大數據處理技術1SPIIaaSPaaS、SaaS2、了解虛擬化技術的概念、常用虛擬化方法，了解常用虛擬化軟件。3、具有應用虛擬化技術搭建虛擬化平臺的能力。4、了解分布式計算、高性能計算、邊緣計算的概念。5、了解數據集市、數據倉庫、數據中臺、數據平臺的概念。6、了解數據采集與預處理過程，掌握數據采集、數據清洗、數據轉換、數據脫敏的方法。7、了解大數據處理環節的主要思想：大數據采集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用（包括大數據檢索、大數據8、了解大數據處理與分析的代表性流行產品。1、了解常用的大數據分析模型，例如行為事件分析模型、點擊分析模型、分析的能力。1、掌握概率、條件概率的概念，并會計算簡單的概率、條件概率。2、理解隨機事件的獨立性和隨機變量的獨立性。3、掌握乘法公式、全概率公式，并會簡單應用。4、掌握隨機變量分布函數的概念，掌握連續型隨機變量的密度函數和離散型隨機變量的分布列。5指數分布）及其簡單性質。67、理解統計量的概念，理解樣本均值、樣本方差（標準差）的概念，并會簡單計算。8、了解點估計的概念。9、了解線性回歸的基本概念。1、掌握感知機的定義和基本原理。2、掌握Logistic回歸算法原理與特點，能夠使用Logistic回歸進行數據的分類建模與參數解釋。3、掌握樸素貝葉斯算法的定義與基本原理。4、掌握k近鄰算法算法定義與原理。5、掌握支持向量機（SVM）算法的思想與原理。6、掌握決策樹的算法的定義與原理，了解決策樹的剪枝理論。7、了解常見集成方法如boosting、bagging等。8、掌握聚類分析的相關概念。9、掌握主成分分析的原理。10、了解生成式半監督學習方法、半監督SVM、圖半監督學習方法的思想與原理。1、掌握全連接網絡（MLP）的定義與算法原理、并能夠應用。2、掌握卷積神經網絡（CNN）基本概念，了解幾種經典的卷積神經網絡，如AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet。3、掌握循環神經網絡（RNN）原理與基本概念，了解幾種常見的模型，如長短